[发明专利]一种基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、构建声音样本库，所述声音样本库由多个具有不同汽车车内声音品质的声音样本组成；采集被试者在所述声音样本库中不同声音样本的刺激下产生的脑电信号；

步骤2、对所述脑电信号进行预处理；

步骤3、对预处理后的脑电信号进行特征提取，得到脑电特征信号；

步骤4、基于所述脑电特征信号训练分类模型，得到最优分类模型；

步骤5、将待识别的声音样本对应的脑电特征信号输入至所述最优分类模型，得到声音品质识别结果。

2.根据权利要求1所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，所述步骤2包括以下子步骤：

步骤2.1、对所述脑电信号进行数据导入、定位通道、删除无用电极、重参考处理，获得第一脑电处理信号；

步骤2.2、对所述第一脑电处理信号进行降噪、滤波、降采样率、分段、基线校正处理，获得第二脑电处理信号；

步骤2.3、对所述第二脑电处理信号进行去伪迹处理，获得预处理后的脑电信号。

3.根据权利要求1所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，所述步骤3包括以下子步骤：

步骤3.1、对预处理后的脑电信号分别进行时域统计特征提取、频域统计特征提取、时频域统计特征提取、熵特征提取，对应分别得到第一备选脑电特征信号、第二备选脑电特征信号、第三备选脑电特征信号、第四备选脑电特征信号；

步骤3.2、对所述不同汽车车内声音品质与所述第一备选脑电特征信号、所述第二备选脑电特征信号、所述第三备选脑电特征信号、所述第四备选脑电特征信号之间的关联性强弱分别进行评估，对应分别得到第一备选特性信息、第二备选特性信息、第三备选特性信息、第四备选特性信息；

步骤3.3比较所述第一备选特性信息、所述第二备选特性信息、所述第三备选特性信息、所述第四备选特性信息，将最符合预设的识别要求的备选特性信息对应的备选脑电特征信号选为所述脑电特征信号。

4.根据权利要求3所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，所述时域统计特征包括但不限于：均值、标准差、一阶差分平均绝对值、二阶差分平均绝对值、偏度、峰度；

所述频域统计特征包括但不限于：功率谱密度、功率谱、能量谱密度、能量谱；

所述时频域统计特征包括但不限于：短时傅里叶变换、小波变换；

所述熵特征包括但不限于：微分熵、样本熵。

5.根据权利要求1所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，所述步骤4包括以下子步骤：

步骤4.1、以所述脑电特征信号作为输入，以所述脑电特征信号对应的分类值为输出，分别训练多种分类模型；

步骤4.2、对比多种分类模型的精度，选取精度最高的分类模型作为所述最优分类模型。

6.根据权利要求5所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，多种分类模型包括但不限于：KNN算法模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型、人工神经网络模型、深度学习模型。

7.根据权利要求1所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法，其特征在于，基于所述步骤3中得到的所述脑电特征信号构建训练集和验证集；

所述步骤4中，基于所述训练集对分类模型进行训练，基于所述验证集对训练后的分类模型进行验证。

8.一种基于脑电信号的汽车车内声音品质识别装置，其特征在于，包括：音频单元、脑电单元；

所述音频单元用于获取、存储、播放用于构建声音样本库的声音样本；

所述脑电单元用于读取被试者在声音样本的刺激下产生的脑电信号，并根据脑电信号得到声音品质识别结果；

所述基于脑电信号的汽车车内声音品质识别装置用于实现如权利要求1-7中任一所述的基于脑电信号的汽车车内声音品质识别方法中的步骤。